#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:zhengxin
@file: 07_PandasDataCleaning.py
@time: 2025/1/15  14:09
# @describe: Pandas 数据清洗
"""

"""
数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。
很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。

数据清洗与预处理的常见步骤：
    
    缺失值处理：识别并填补缺失值，或删除含缺失值的行/列。
    重复数据处理：检查并删除重复数据，确保每条数据唯一。
    异常值处理：识别并处理异常值，如极端值、错误值。
    数据格式转换：转换数据类型或进行单位转换，如日期格式转换。
    标准化与归一化：对数值型数据进行标准化（如 Z-score）或归一化（如 Min-Max）。
    类别数据编码：将类别变量转换为数值形式，常见方法包括 One-Hot 编码和标签编码。
    文本处理：对文本数据进行清洗，如去除停用词、词干化、分词等。
    数据抽样：从数据集中抽取样本，或通过过采样/欠采样处理类别不平衡。
    特征工程：创建新特征、删除不相关特征、选择重要特征等。
"""

""" Pandas 清洗空值
  DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
  
参数说明：
    
    axis：默认为 0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数 axis＝1 表示逢空值去掉整列。
    how：默认为 'any' 如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置 how='all' 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。
    thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。
    subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。
    inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改的是源数据
  """
# 可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
print(df["NUM_BEDROOMS"])
print(df["NUM_BEDROOMS"].isnull())

""" Pandas 把 n/a 和 NA 当作空数据，na 不是空数据，不符合我们要求，我们可以指定空数据类型 """
missing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv", na_values=missing_values)
print(df["NUM_BEDROOMS"])
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())
print("---" * 40)

""" 删除包含空数据的行。 """
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())

""" 
注意：默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。
    如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数:
 """
df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
df.dropna(inplace=True)
print(df.to_string())
print("---" * 40)

""" 我们也可以移除指定列有空值的行： """
# 移除 ST_NUM 列中字段值为空的行：
df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
print(df)
print("**" * 40)
df.dropna(subset=["ST_NUM"], inplace=True)
print(df.to_string())
print("**" * 40)

""" 也可以 fillna() 方法来替换一些空字段：  """
df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
# 使用 12345 替换空字段
df.fillna(12345, inplace=True)
print(df.to_string())

""" 我们也可以指定某一个列来替换数据： """
# 使用 12345 替换 PID 为空数据：
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
df['PID'] = df['PID'].fillna(12345)
print(df.to_string())

""" 
替换空单元格的常用方法是计算列的均值、中位数值或众数。
    Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、
    中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。 
"""
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
# 使用 mean() 方法计算列的均值并替换空单元格：
x = df["ST_NUM"].mean()
df["ST_NUM"] = df["ST_NUM"].fillna(x)
print(df.to_string())

""" 使用 median() 方法计算列的中位数并替换空单元格： """
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
x = df["ST_NUM"].median()
df["ST_NUM"] = df["ST_NUM"].fillna(x)
print(df.to_string())
print("**" * 40)

""" 使用 mode() 方法计算列的众数并替换空单元格： """
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/DataCleaning/property-data.csv")
x = df["ST_NUM"].mode()
df["ST_NUM"] = df["ST_NUM"].fillna(x)
print(df.to_string())

"""  Pandas 清洗格式错误数据  """
# 格式化日期 - 第三个日期格式错误
data = {
    "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02', '20201226'],
    "duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index=["day1", "day2", "day3"])
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="mixed")
print(df.to_string())

""" Pandas 清洗错误数据 """
# 替换错误年龄的数据
import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Runoob', 'Taobao'],
    "age": [50, 40, 12345]  # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
df.loc[2, "age"] = 30  # 修改数据
print(df.to_string())

""" 设置条件语句： 将 age 大于 120 的设置为 120 """
import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Runoob', 'Taobao'],
    "age": [50, 200, 12345]
}
df = pd.DataFrame(person)

for x in df.index:
    if df.loc[x, "age"] > 120:
        df.loc[x, "age"] = 120
print(df.to_string())




""" 将错误数据的行删除：将 age 大于 120 的删除 """
import pandas as pd

person = {
  "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
  "age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)

for x in df.index:
    if df.loc[x, "age"] > 120:
        df.drop(x, inplace=True)
print(df.to_string())




""" 
    Pandas 清洗重复数据:
如果我们要清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。

如果对应的数据是重复的，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。
 """
import pandas as pd

person = {
  "name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],
  "age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(person)
print(df.duplicated())



""" 删除重复数据，可以直接使用drop_duplicates() 方法。 """
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)









""" 
    数据清洗与预处理的常见方法： 
        缺失值处理	
        重复数据处理
        异常值处理
        数据格式转换
        标准化与归一化
        类别数据编码
        文本数据处理
        数据抽样
        特征工程
        类别特征映射	
        数据合并与连接	
        数据重塑		
        数据类型转换与处理	
        缺失值预测填充			
        时间序列处理			
        数据转换与映射	
"""
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', None],
        'Age': [25, 30, None, 35],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)
# 填充缺失的 "Age" 为均值
x = df["Age"].mean()
df["Age"] = df["Age"].fillna(x)
print(df)





""" 独热编码：  """
import pandas as pd

data = {'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对 "City" 列进行 One-Hot 编码
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=["City"])
print(df_encoded)



""" 标准化： """
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

data = {'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)
print(df_scaled)
